LDE Law/Vocabulary Discovery
コードベースや要件からVocabulary候補とLaw候補を自動発見する。
発見の二軸
| 抽象 | 発見対象 | 成果物 |
|---|---|---|
| 名辞抽象 | Term/Type/Value/Context | Vocabulary Catalog → Term Card |
| 関係抽象 | Law/制約/写像 | Law Catalog → Law Card |
Vocabulary発見（名辞抽象）
発見ソース
| ソース | 発見対象 | 抽出方法 |
|---|---|---|
| 型定義 | Entity/Value Object | interface/type/classを検索 |
| Zodスキーマ | 値制約 | z.object/z.string等を解析 |
| Brand型 | 意味的区別 | Brand/Newtype定義を検索 |
| ドメインモデル | 概念 | domain/models配下を分析 |
| API定義 | I/O境界の語彙 | Request/Response型を解析 |
発見プロセス
Step 1: 型・語彙の収集
bash
# 型定義を検索 grep -r "interface\|type\|class\|Brand" src/ # Zodスキーマを検索 grep -r "z\.object\|z\.string\|z\.number" src/
Step 2: Term候補生成
yaml
term_candidate:
id: TERM-<domain>-<name>
source:
file: <発見元ファイル>
line: <行番号>
meaning: <推定される意味>
type_shape: <型表現>
context: <使用文脈>
io_boundaries: <I/O境界>
confidence: high | medium | low
needs_review: <確認が必要な点>
Law発見（関係抽象）
発見ソース
| ソース | 発見対象 | 抽出方法 |
|---|---|---|
| Zodスキーマ | 入力制約 | スキーマ定義を解析 |
| アサーション | 不変条件 | assert/invariant文を検索 |
| テスト期待値 | 事後条件 | expect/assertを解析 |
| catch節 | 例外ポリシー | エラーハンドリングを抽出 |
| ビジネスロジック | ドメインルール | 条件分岐を分析 |
| 障害履歴 | 防御すべき条件 | 過去のバグから抽出 |
発見プロセス
Step 1: 制約の収集
bash
# バリデーション・アサーションを検索 grep -r "assert\|invariant\|validate" src/ grep -r "throw new.*Error\|reject\|fail" src/
Step 2: Law候補生成
yaml
law_candidate:
id: LAW-<domain>-<name>
type: Pre | Post | Invariant | Policy
source:
file: <発見元ファイル>
line: <行番号>
pattern: <検出パターン>
statement: <自然言語での記述>
formal_ish: <疑似式>
terms: [<関連するTerm候補>]
confidence: high | medium | low
needs_review: <確認が必要な点>
パターン分類
Vocabulary（名辞）パターン
| パターン | Term種別 | 例 |
|---|---|---|
interface Entity | Term（エンティティ） | interface Order |
type Brand<T> | Type（ブランド型） | type OrderId = Brand<string> |
z.number().min().max() | Value（値制約） | z.number().min(1).max(100) |
// Context: XXX | Context（文脈） | コメントから抽出 |
Law（関係）パターン
| パターン | Law Type | 例 |
|---|---|---|
if (!condition) throw | Pre | 入力検証 |
assert(a === b) | Invariant | 状態整合性 |
expect(result).toBe(x) | Post | 出力保証 |
if (role === 'admin') | Policy | 権限判断 |
発見例
Zodからの抽出
typescript
// 発見元
const OrderSchema = z.object({
quantity: z.number().min(1).max(100),
price: z.number().positive(),
});
// 抽出されるTerm候補
// TERM-order-quantity: 注文数量（1〜100の整数）
// TERM-order-price: 注文価格（正の数）
// 抽出されるLaw候補
// LAW-pre-order-quantity: 1 ≤ quantity ≤ 100
// Terms: [TERM-order-quantity]
// LAW-pre-order-price: price > 0
// Terms: [TERM-order-price]
アサーションからの抽出
typescript
// 発見元
class Inventory {
reserve(qty: number) {
assert(this.available >= qty, 'Insufficient stock');
// ...
assert(this.available === this.total - this.reserved);
}
}
// 抽出されるTerm候補
// TERM-inventory-available: 利用可能在庫
// TERM-inventory-total: 総在庫
// TERM-inventory-reserved: 予約済み在庫
// 抽出されるLaw候補
// LAW-pre-reserve-stock: available >= qty
// Terms: [TERM-inventory-available]
// LAW-inv-available-balance: available = total - reserved
// Terms: [TERM-inventory-available, TERM-inventory-total, TERM-inventory-reserved]
出力形式
Discovery Report
markdown
# LDE Discovery Report ## Summary - Vocabulary候補: 12件 (High: 8, Medium: 3, Low: 1) - Law候補: 15件 (High: 9, Medium: 4, Low: 2) --- ## Vocabulary候補（名辞抽象） ### High Confidence (即座にTerm Card化可能) #### TERM-order-quantity - **Source**: src/orders/schema.ts:12 - **Meaning**: 注文数量 - **Type/Shape**: `z.number().min(1).max(100)` - **Context**: 注文処理 - **Action**: → `/lde-term-card` でカード化 ### Medium Confidence (確認推奨) #### TERM-user-balance (要確認) - **Source**: src/users/account.ts:45 - **Meaning**: ユーザー残高（推定） - **Needs Review**: 一時的なマイナスを許可するか確認 --- ## Law候補（関係抽象） ### High Confidence (即座にLaw Card化可能) #### LAW-pre-order-quantity - **Type**: Pre - **Source**: src/orders/schema.ts:12 - **Statement**: 注文数量は1以上100以下 - **Formal**: 1 ≤ orderQty ≤ 100 - **Terms**: [TERM-order-quantity] - **Action**: → `/lde-law-card` で正式化 ### Medium Confidence (確認推奨) #### LAW-inv-user-balance (要確認) - **Type**: Invariant - **Source**: src/users/account.ts:120 - **Statement**: ユーザー残高は非負 - **Terms**: [TERM-user-balance] - **Needs Review**: 一時的なマイナス残高を許可するケースがあるか確認 --- ## 相互拘束チェック ### 孤立リスク - Law候補で参照Termが不明確: 2件 - Term候補で関連Lawがなし: 3件 ### 推奨アクション 1. LAW-policy-discount: 参照するTermを明確化 2. TERM-customer-tier: 関連するLawを検討
既存Catalogとの照合
| チェック | 内容 |
|---|---|
| 重複検出 | 既存TermやLawと重複していないか |
| 類似統合 | 類似した定義の統合を提案 |
| 矛盾検出 | 既存定義と矛盾していないか |
使用例
code
User: このプロジェクトからVocabularyとLawを発見して Claude: ## LDE Discovery実行中... ### Step 1: ソース収集 - src/配下を走査中... - 型定義: 35件検出 - バリデーション: 23件検出 - アサーション: 8件検出 ### Step 2: Vocabulary候補生成 - Term候補: 12件生成 ### Step 3: Law候補生成 - Law候補: 15件生成 ### Step 4: 相互拘束チェック - 孤立リスク: 5件検出 --- ## Discovery Report ### High Confidence Vocabulary (8件) 1. TERM-order-quantity → `/lde-term-card` 2. TERM-inventory-available → `/lde-term-card` ... ### High Confidence Laws (9件) 1. LAW-pre-order-quantity → `/lde-law-card` Terms: [TERM-order-quantity] 2. LAW-inv-available-balance → `/lde-law-card` Terms: [TERM-inventory-available, TERM-inventory-total, TERM-inventory-reserved] ... Vocabulary CatalogとLaw Catalogを初期化しますか？
品質優先原則（Superpowers統合）
核心原則
- •Epistemic Humility: 推測を事実として扱わない。
unknownと言う勇気を持つ - •Evidence First: 結論ではなく因果と証拠を中心にする
- •Minimal Change: 最小単位で変更し、即時検証する
- •Grounded Laws: Lawは検証可能・観測可能でなければならない
- •Source of Truth: 真実は常に現在のコード。要約はインデックス
「速さより質」の実践
- •要件の曖昧さによる手戻りを根本から排除
- •テストなし実装を許さない
- •観測不能な変更を防ぐ
完了の定義
- • Evidence Ladder目標レベル達成
- • Issue Contractの物差し満足
- • Law/Termが接地している（Grounding Map確認）
- • Link Mapに孤立がない
- • ロールバック可能な状態
停止条件
以下が発生したら即座に停止し、追加計測またはスコープ縮小：
- •予測と現実の継続的乖離（想定外テスト失敗3回以上）
- •観測不能な変更の増加（物差しで検証できない変更）
- •ロールバック線の崩壊（戻せない変更の発生）